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http://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/1994
Autor(es): | Ierache, Jorge Salvador Igarza, Aldo Santiago Mangiarua, Nahuel Adiel Becerra, Martín Ezequiel Sanz, Diego Rubén Maurice, Hernán |
Título: | Comandos de voz y reconocimiento facial para aplicaciones de realidad aumentada |
Director(es): | Ierache, Jorge Salvador Igarza, Aldo Santiago |
Descriptores y temas: | ANALISIS DE DATOS BIOSEGURIDAD DESARROLLO CIENTIFICO Y TRANSFERENCIA DE TECNOLOGIA INNOVACIONES TECNOLOGICAS APLICACIONES DE COMPUTADORAS |
Editor: | Universidad Nacional de La Matanza. Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas |
Referencia sugerida: | Ierache, J. S., Igarza, A. S., Mangiarua, N. A., Becerra, M. E., Sanz, D. R. y Maurice, H. (2021). Comandos de voz y reconocimiento facial para aplicaciones de realidad aumentada (Informe C-231). Universidad Nacional de La Matanza. http://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/1994 |
Resumen y filiaciones: | El presente proyecto se enfocó en en el estudio del estado del arte, pruebas y prototipado de uso de bibliotecas de reconocimiento facial. En este orden, se priorizó la búsqueda de aquellos algoritmos o bibliotecas de acceso público cuyas características intrínsecas resultaran idóneas para su aplicación en el contexto de tiempo real de la realidad aumentada. Cabe destacar que la tarea de reconocimiento de rostros humanos puede dividirse en múltiples subtareas: detectar la presencia y posición de un rostro, analizar el rostro y determinar la identidad. En particular, la detección de rostros en tiempo real en un flujo de vídeo resulta posible y aplicable desde hace casi dos décadas. Desde entonces, las técnicas utilizadas han evolucionado, pero manteniendo un fuerte foco en la utilización del aprendizaje de máquina. Aunque se pretende mantener la flexibilidad en la elección del algoritmo de detección de rostros mediante la incorporación de una interfaz abstracta, en particular se considera el detector por red neuronal provisto por la famosa biblioteca OpenCV. El mismo, basado en el framework Caffe otorga un nivel de robustez elevado mientras que su tiempo de ejecución se mantiene entre los límites aceptables para el contexto de la RA. Fil: Ierache, Jorge Salvador. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina. Fil: Igarza, Aldo Santiago. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina. Fil: Mangiarua, Nahuel Adiel. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina. Fil: Becerra, Martín Ezequiel. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina. Fil: Sanz, Diego Rubén. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina. |
URI: | http://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/1994 |
Aparece en las colecciones: | Investigaciones |
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